Generating Comprehensive Lithium Battery Charging Data with Generative AI

在优化性能和延长锂电池寿命方面，准确的状态预测至关重要。传统的回归和分类方法在电池状态预测方面取得了一定的成功。然而，这些数据驱动方法的功效严重依赖于公共数据集的可用性和质量。此外，通过电池实验产生电化学数据主要是一个漫长而昂贵的过程，这使得获取高质量的电化学数据具有挑战性。这种困难，加上数据不完整，显著影响了预测准确性。为了解决这些挑战，本研究引入了终止寿命（EOL）和等效循环寿命（ECL）作为生成式AI模型的条件。通过将嵌入层集成到CVAE模型中，我们开发了精细条件变分自编码器（RCVAE）。通过将数据预处理为准视频格式，我们的研究实现了电化学数据的集成合成，包括电压、电流、温度和充电容量，然后通过RCVAE模型进行处理。结合定制的训练和推断算法，该模型可以在受监督条件下生成特定的电化学数据，用于EOL和ECL。这种方法为用户提供了一个全面的电化学数据集，开创了锂电池数据人工合成的新研究领域。此外，基于详细的合成数据，可以计算出各种电池状态指标，为锂电池性能预测提供了新的视角和可能性。

本文旨在解决利用机器学习方法进行锂电池状态预测时，数据不完整和昂贵的问题。

本文提出了一种基于条件变分自编码器（CVAE）和嵌入层的锂电池数据生成方法，可以生成针对特定终止寿命和等效循环寿命的电化学数据，并且可以计算出各种电池状态指标。

该方法可以生成高质量的电化学数据，为锂电池性能预测提供了新的可能性。实验使用了自行构建的数据集，并开源了代码。未来可以进一步研究如何将该方法应用于其他领域。

相关研究包括：1.使用机器学习方法进行锂电池状态预测的研究；2.基于CVAE的数据生成方法的研究。